近年、人工知能 (AI) は、大量のデータが存在する分野で大きな進歩を遂げました。 これにより、ヘルスケアにおける医師と患者に新たな機会が生まれました。 ただし、この目的でのデータの使用に伴う課題に対処することが重要です。 4 年のヘルスケアにおける AI の 2023 つのデータ課題を以下に示します。
- プライバシーと規制への準拠 – 医療データは機密情報であることが多く、法律や規制への準拠を確保するために慎重に取り扱う必要があります。 AI アルゴリズムは、患者データを保護するためにプライバシーとセキュリティを考慮して設計する必要があります。
- データの可用性と収集 – AI が適切に機能するには膨大な量のデータが必要であり、医療データは多くの場合、さまざまなシステムやプロバイダー間でサイロ化されています。 これにより、AI アルゴリズムが効果的に機能するために必要なデータを収集することが困難になります。
- AI バイアス – AI アルゴリズムは、与えられたデータに基づいてのみ決定を下すことができます。 そのデータが偏っていたり不完全だったりすると、AI も偏った決定を下すことになります。
- 理解の欠如 – 医療提供者と患者は、AI がどのように機能し、AI を使用して患者の転帰を改善する方法を完全には理解していない可能性があります。
データの標準化、相互運用性、プライバシー、倫理への継続的な取り組みにより、AI は医療に革命を起こす可能性を秘めています。
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